「规格驱动开发」共找到 2101 篇相关文章
给你一套框架，理解AI时代
作者综合多方观点提炼出理解AI时代的三层框架。技术栈分底层模型能力、中层基础设施、上层应用场景；价值链是供给驱动，供给侧突破创造新需求；竞争格局在通用层赢者通吃、基础设施层多元共存、应用层快速迭代。
“如果你不能用300行代码写个Cursor，这行你就别待了！”Ralph Loop创造者、Claude Code核心技术设计者的暴论
Ralph Loop 创造者 Geoffrey Huntley 在播客称软件开发已死，任何人用 Cursor 就能生成代码。他还谈到 K 型分化下职业生存法则、Ralph Loop 设计哲学、代码审查问题，并给出学习和职业发展建议。
一个框架，重塑具身研发流程：Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端，打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训，构建开发闭环，孵化出 DM0 大模型。
全网都在扒的小米MiMo团队，几乎被“北大学子”承包了
小米MiMo-V2-Pro模型登上OpenRouter调用量榜单第一后，网友关注其团队。该团队成立一两年冲到顶尖，核心作者多来自北大，技术理念受小米产品基因驱动，成功是多重因素叠加结果。
LangChain 创始人警告：2026 成为“Agent 工程”分水岭，传统软件公司的生存考验开始了
LangChain 创始人 Harrison Chase 认为 2025 年末到 2026 年长任务 Agent 落地会加速，传统软件公司面临挑战。他指出构建 Agent 工程范式在变，还分享了 Agent 应用案例、harness 工程要点、开发与传统软件的差异等内容。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
低延迟、高吞吐，LLM优化与高效推理引擎综述
LLM计算成本高，用户要低延迟，企业要高吞吐。工程师开发优化技术，如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎，还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。
2.3K Star 霸榜GitHub！DeepResearch最佳开源平替！
DeepResearch能递归拆解复杂任务自动生成报告，但OpenAI的相关产品费用高且闭源。霸榜GitHub的ROMA由Sentient AGI团队开发，性能超Grok - 4等，是开源杀手，还介绍了功能、使用方法和应用场景。
我用AI同传干掉了英语发布会，爽。
作者因听不懂英语发布会，借助豆包同传2.0 API自制AI同传工具。虽开发遇诸多难题，但最终用音频重定向解决。该工具能实时翻译，还可复刻音色，也肯定专业译员能力。
性能提升 10 倍，零改造实现 DIFY 模式迁移至 Spring AI Alibaba 模式
文章深度讲解如何将 Dify 平台开发的应用导出为 Spring AI Alibaba 工程。先介绍两者特点，后通过示例展示转换过程，还阐述迁移收益，如扩展灵活、性能提升 10 倍，最后提及 Spring AI 后续计划。